双轴LSTM神经网络与混沌理论在音乐生成系统中的研究与应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究发展与现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容及创新点 | 第13-16页 |
| 1.4 论文的组织与安排 | 第16-17页 |
| 第二章 算法作曲的相关技术理论 | 第17-27页 |
| 2.1 算法作曲的模型分类 | 第17-18页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第18-25页 |
| 2.2.1 神经元模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 前馈神经网络 | 第20-23页 |
| 2.2.3 递归神经网络 | 第23-25页 |
| 2.3 混沌现象与理论 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 数据集的表示与解析 | 第27-40页 |
| 3.1 Audio格式与MIDI格式的比较 | 第27-30页 |
| 3.1.1 Audio格式介绍 | 第27-29页 |
| 3.1.2 MIDI格式的优势与特点 | 第29-30页 |
| 3.2 标准MIDI格式文件 | 第30-35页 |
| 3.2.1 MIDI格式的组成 | 第30-31页 |
| 3.2.2 MIDI事件 | 第31-34页 |
| 3.2.3 可变长度数值 | 第34-35页 |
| 3.3 Mido库功能简介 | 第35-37页 |
| 3.4 数据集解析与表示 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于混沌理论的旋律合成算法与系统设计 | 第40-52页 |
| 4.1 旋律特征生成及合成过程 | 第40-45页 |
| 4.1.1 音阶构建参数 | 第40-42页 |
| 4.1.2 频率提取与音高合成 | 第42-44页 |
| 4.1.3 节奏与动态特性生成 | 第44-45页 |
| 4.2 合成旋律的比较与分析 | 第45-50页 |
| 4.2.1 旋律评判指标 | 第45-48页 |
| 4.2.2 模型仿真与结果分析 | 第48-50页 |
| 4.3 系统结构设计 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 双轴LSTM网络的设计与训练 | 第52-73页 |
| 5.1 神经网络的功能 | 第52-53页 |
| 5.2 网络结构的不变性设计 | 第53-62页 |
| 5.2.1 卷积神经网络的不变性 | 第53-55页 |
| 5.2.2 受限玻尔兹曼机 | 第55-57页 |
| 5.2.3 RNN-RBM模型 | 第57-59页 |
| 5.2.4 具有音符不变性的LSTM网络 | 第59-61页 |
| 5.2.5 单音模式的网络结构 | 第61-62页 |
| 5.3 双轴LSTM网络的训练过程 | 第62-69页 |
| 5.3.1 复音模式下网络的输入与输出结构 | 第62-66页 |
| 5.3.2 单音模式下网络的输入与输出结构 | 第66-67页 |
| 5.3.3 网络的训练 | 第67-69页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第69-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-75页 |
| 工作总结 | 第73-74页 |
| 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82页 |
